1. 首页
  2. 人工智能
  3. 深度学习
  4. 基于改进EKF算法的锂电池SOC预估研究

基于改进EKF算法的锂电池SOC预估研究

上传者: 2020-10-19 18:32:03上传 PDF文件 401.36KB 热度 16次
电池荷电状态(SOC)是描述电池性能的重要指标之一。针对磷酸铁锂电池(LiFePQ4)的特性,选用了能够较真实地反应电池内部状态的PNGV电路模型,提出了改进模型的方法。采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF),说明了扩展卡尔曼滤波估算荷电状态的原理并将内阻R0看作状态变量进行同时预估更新,改进形成新的卡尔曼滤波算法。在仿真时对充电电流加入了噪声模拟实测数据。结果表明,该方法能够适应电池特性的动态变化,保证较高的SOC估算精度,减小误差,提高实用性。
下载地址
用户评论